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写出spark sql的编程流程

时间: 2023-08-10 17:30:57 浏览: 100

Spark SQL 的编程流程如下： 1. 创建 SparkSession 对象首先需要创建一个 SparkSession 对象，可以通过以下方式创建： ```python from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession.builder \ .appName("example-app-name") \ .config("spark.some.config.option", "some-value") \ .getOrCreate() ``` 2. 加载数据使用 SparkSession 对象中的 read 方法加载数据，可以从多种数据源中加载数据，例如 CSV、JSON、Parquet、JDBC、Hive 等。 ```python df = spark.read.csv("path/to/file.csv", header=True, inferSchema=True) ``` 3. 数据处理和转换可以使用 Spark SQL 中提供的函数进行数据处理和转换，例如选择列、过滤数据、排序等。 ```python df.select("name", "age").filter(df.age > 18).orderBy(df.age.desc()) ``` 4. 注册成临时表可以通过将 DataFrame 注册成一个临时表，从而可以使用 SQL 语句进行查询。 ```python df.createOrReplaceTempView("people") ``` 5. 执行 SQL 查询可以使用 SparkSession 对象中的 sql 方法执行 SQL 查询。 ```python result = spark.sql("SELECT name, age FROM people WHERE age > 18") ``` 6. 结果输出可以将结果保存到文件系统或者数据库中，或者将结果返回给客户端。 ```python result.write.csv("path/to/output") ``` 7. 关闭 SparkSession 对象最后需要关闭 SparkSession 对象。 ```python spark.stop() ```

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